中科创达:2023年10月22日投资者关系活动记录表

证券代码：300496证券简称：中科创达
中科创达软件股份有限公司投资者关系活动记录表
编号：2023-010
投资者关系活动□特定对象调研□分析师会议
类别□媒体采访□业绩说明会
□新闻发布会□路演活动
□现场参观
□其他（请文字说明其他活动内容）江西彼得陈颖杭银理财陈兰芳参与单位名称及信达证券庞倩倩长江证券郭敬超人员姓名中信建投肖森摩根士丹利林陈悦亚兴业证券陈鑫华泰证券彭钢大连道合任宇航华美国际王书伟东方财富于航福建国力赵红志东吴证券戴晨瑞信王曉琼东海证券杨莹北京源乐卢奕璇中邮证券陈昭旭华安证券李雅鑫海通国际王凯国泰人寿劉庭佑天风证券王祺深长城证券周怡蕾博道基金袁争光瑞银资产张维璇华安基金宁柯瑜嘉实基金安昊西南证券罗紫莹财通基金焦庆西藏隆源夏智伟中信建投陈思玥上海璞醴张赟苏州君卓朱良
和易瑞盛 吕凯 摩根大通 Mark Mao嘉实基金刘晔华夏财富刘春胜中国银河冯雨淇深圳君弘段倩西泽投资张帆中信证券周翰林上海甬兴徐晓浩深圳红筹王思雯国信证券杨钐深圳领先陈聪果行育德宋海亮信银理财李赛浙商证券王鹏深圳丞毅胡亚男红杉资本闫慧辰中邮人寿朱战宇国元证券耿军军深圳清水源冯文光开源证券闫宁圆信永丰田玉铎
远信(珠海)私王汉学华泰证券万义麟募国泰基金姚明昊深圳易同邢晓迪
西部证券 卢可欣 光大证券 肖意生UG
INVESTMENT陳冬龍国富联合袁伟涛
ADVISERS
LTD宁波景员林毅润晖投资刘京鸿运私募张丽青民生证券金郁欣兴业银行吴吉森平安证券付强上海大朴陈星宇深圳前海傅晓阳厦门珺信刘荣莉深圳前海林继斌
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深圳兴海 钟泽鑫 广发证券 吴祖鹏Dymon Asia
金股证券 曹志平 Capital (HK) Tiff Xu
Limited
IGWT 廖克銘 长盛基金 杨睿琦国联证券姜青山国金证券陈传红瑞银证券王冠轶上海元昊王怡凡上海深积苏才国安信证券袁子翔东北证券史博文中电科投资陈鑫郑州智子李莹莹天风证券李璞玉深圳榕树徐利宁苏州之加歌李怡欣北京壹玖蒋俊国中航信托忻子焕上海于翼刘荟申万菱信张若凡交银施罗德郑冲广州瑞民黄鹏鹏华基金汪雷新华资产陈朝阳中国国际金魏鹳霏华夏东方张玉辰融博大科技王钟杨江西彼得林蔚先
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AwpiceCapital
建银国际 Cathy Chan Terry Yao
Management广东世佳杨世位星展证券王中骁
施罗德 Christopher Yim 长城基金 沈文皓
高盛(亚洲)劉松波光大证券颜燕妮
浩成资产 Yuki You 渤海汇金 徐中华
嘉实基金 归凯 JARISLOWSKY Haiwen Luo海通证券杨林鲍尔赛嘉周俊恺天风证券邱天上海彬元陈海亮招商证券周翔宇东吴基金汤立其
汇丰前海 张恒 Point72 孙天汇泉基金陈苏嘉实基金谢泽林
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上市公司接待人 董秘、CFO 王焕欣
员姓名 董事长助理 投资总监 Rick MI
一、三季报业绩的解读
报告期内公司实现营业收入38.76亿元，较上年同期增长0.57%，实现归属于上市公司股东的净利润6.05亿元，较上年同期下降5.18%。
公司经营净现金流54502万元，同比增长274.27%。在盈利能力方面，公司整体毛利率40.76%与2022年毛利率39.29%相比保持稳中增长。
公司依然处于智能化发展的大赛道 也恰逢大模型 AI 时代所带来全新
产业升级的历史机遇。公司的"大模型+操作系统"双引擎战略不断深入落地场景和节奏愈发清晰。今年的战略升级为面向未来长远的发展奠定了坚实的基础和格局。同时公司正在积极投入新的赛道和领域投资者关系活动不断推出新的产品。
主要内容介绍机器人事业快速发展在大模型时代发生全新的产业和技术变革也是公司战略发展新的增长点。回溯从半年报到现在的短短几个月的历程公司的机器人事业在全线加速。公司6月份首款集成大模型的智能搬运机器人的亮相9月份两款 AMR 智能机器人新品在上海工博会登场 2023 年 9 月 27 日，中科创达全资子公司-杭州晓悟智能有限公司，于杭州正式揭牌成立。公司的机器人事业从技术产品到组织不断得以发展壮大。
舱驾融合前景广阔舱驾融合所带来的中央计算的系统架构带来了很高的技术门槛和软
件价值从而进一步催化公司强者恒强的技术能力在舱驾融合时代走在前列。公司的舱驾一体软硬一体产品方案，正在顺利开发中，将很快正式发布并推向市场。
二、问答
1.大模型对于人效改善的提升空间以及模型数据积累方面的储备情
况如何？
答:大模型战略的实施对于技术组织人效的改善都是有效的促进。
截至三季度公司的人数和半年报人数持平人均效能在稳步提升。随着大模型的深入开展一方面可以提升研发设计等整体效率另一方面公司整体的组织设计更集中在新产品新技术等创新赛道中布局加速了推陈出新的迭代进程也驱动公司在新的业务方向中布局人才和资源。
大模型数据的积累得益于公司一直以来在操作系统的深耕不仅在设
备端边缘端还有在垂直行业端都积累了丰富的场景数据，代码数据以及与合作伙伴的共同数据。并且数据可以自主学习使得软件迭代非常迅速。在基础大模型平台上主要的储备来自于三个方面。
a.基础模型: 即处理自然语言文本的预训练的语言模型; 处理图像和视觉数据的视觉和图像大模型用于处理多种数据模态（如文本、图像、声音等）的多模态大模型
b.模型方案: 包含边缘侧大模型方案和垂直行业的大模型方案
c.大模型开发工具链: 包含模型部署微调工具 数据治理及清洗工具应用开发框架及组件集
上述大模型的功能将在不同的应用场景中发挥重要作用，支持多样化的自然语言处理、计算机视觉和多模态数据处理任务为人工智能领域的各种应用提供了强大的基础能力。
2.公司机器人事业的发展规划
答:机器人是公司大模型的核心方向软件定义机器人正在发生。关于机器人的规划发展主要集中在以下几个维度。
a. 机器人事业的专业团队
9月27日成立中科创达全资子公司-杭州晓悟智能有限公司该团队以
机器人事业为核心推动公司机器人事业的发展。
b. 大模型+机器人的技术
在公司大模型赋能下人与机器人之间的沟通变得更加高效、自然，无需进行特定任务编码就能实现更自然的语言交互；大模型巨量参数基础，大量的训练数据和复杂的神经网络结构，可以准确地理解多种语言和语义信息；通过边缘侧的部署，极大的提升了边缘侧数据处理效率，凭借模型优化和压缩技术大模型可以在边缘侧以近乎为零的延迟响
应进行任务处理，极大降低机器人从指令到动作执行的响应延迟时间，从而为用户提供更好的使用体验。c. 面向行业的 AGV 机器人方向当前的机器人产品主要是面向工业领域的 AMR、叉车机器人、复合机
器人等全系列产品。面向仓储物流、生产制造的场景打造的智能移动机器人产品可以实现自动化入库、拣选、分拨等工作，以及在制造业各生产工艺环节实现自动生产设备对接，多道工序间的物料转运、搬运、堆垛等作业，从而实现高效的柔性制造。
d. 软硬一体的全栈机器人产品通过公司的核心技术和生态合作方式实现机器人软硬一体的全栈产品。包括从硬件控制模块到运动控制、自主导航、感知识别、集群调度及行业应用的集成通过边缘计算构建成为通用的系统平台实现机器
人硬件、软件和算法平台化，从而支撑机器人复杂场景下应用的可扩展性、可适应性和后续的易维护性，进而通过易用性的开发工具和环境去支撑应用厂商实现低成本、快速的推出机器人产品。
3.汽车业务中的舱驾融合的发展趋势以及域控产品的进展节奏?
答: 汽车行业技术正在不断突破，EE 架构从域模式向中央计算演进，舱驾融合成为汽车关注的焦点。在新技术的迭代推动舱驾融合的快速发展的同时，车企希望优化软件集成和长期维护，成为进一步推动实现中央计算的主要力量。全球主流车厂纷纷布局，从分布式架构过渡到域集中架构。预计2025年开始，全球主流车厂将陆续采用“中央大脑”架构，从2025年-2030年的产业构图已经清晰可见。
公司整合从座舱到驾驶的全方位领先的 OS 产品和技术优势，大力投入整车操作系统与舱驾一体 HPC 产品的研发，包括虚拟化容器化、实时中间件、全栈 SOA 中间件、3DUI 引擎、车云一体及配套高效易用的开
发和测试工具链等，面向新一代舱驾一体的高算力芯片深度优化，帮助车厂打造中央计算架构。公司将很快推出舱驾融合的产品。
4.公司在大模型等新的领域的投入预期以及产品进展的节奏如何?
答: 公司大模型的投入在算力 人员 模型训练 混合 AI 场景落地等方面是长期的布局。公司的研发投入一直保持快速增长主要是布局新技术 新赛道。在新的战略升级中 大模型 AI 和操作系统方面作为主要的投入重点将长期布局。
从大模型落地的节奏来看主要集中在基础大模型的核心能力的构建以及汽车和机器人两大赛道的布局。
在基础大模型方面一方面推动大模型基础模块的构建形成了语言大模型，视觉和图像大模型，多模态大模型。另一方面将“端边云”混合 AI 与操作系统紧密融合，不断拓展在智能汽车和机器人领域的未来空间。此外通过魔方大脑魔方套件将大模型能力赋能到各个行业、各个企业中，做到办公一体化、应用可扩展、公司的知识库自动积累进步从而推动大模型+企业 AI 的发展。在汽车领域 一方面 大模型包含Rubik Creator、Octopus、VPA和GeniusCanvas 四个产品模块，具有拟人化、知识学习、多模态感知、场景推荐、端云结合五大核心能力。提升智能驾驶和智能座舱的用户体验。另一方面把大模型加载在整车系统中。通过在智能汽车领域所拥有的语言模型、多模态模型、座舱内的环境交互以及运动模型的协同，形成整个座舱和驾驶域的联动，构建整车操作系统平台，并且以此为基础，面向新一代舱驾一体的高算力芯片深度优化整合，赋能车厂打造中央计算架构。
在机器人领域公司明确了推进机器人事业发展规划从机器人的专业
团队 大模型+机器人的技术，面向行业的 AGV 机器人方向，软硬一体的全栈机器人产品等各个方面推进机器人事业的全面发展。
附件清单（如有）无日期2023年10月23日